数组转化为图像Converting between an image and raw bytesimport cv2
import numpy
import os
# Make an array of 120,000 random bytes.
randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000))
flatNumpyArray = numpy.array
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2023-06-07 20:10:16
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硬件和软件部分搞定之后，就可以正式上手了。很多书或者教程开始都是介绍OpenCV的历史等等之类的，但是一般人对这些都没兴趣，也不需要知道，所以本文就略过了。 OpenCV系列的第一个实例就是打开图片，而且一般人也不喜欢黑框框。现在找工作都是要求了解一定的图形框架，根据难易程度，我们从Qt开始。同时会添加一些函数或者其他信息。1.1 新建Qt项目 新建Qt项目
1.2 添加库
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2024-03-26 14:37:48
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图片是以数组的方式存在设备中的，数组中的值代表某个像素点的像素值，它的格式和范围受 颜色空间 和 数据类型 的影响。Mat类基础图像容器，它其实就是一个可以保存图片（一些数组矩阵）或者数组的容器，在opencv开发中我们经常需要使用它存储显示并传递一些数据。特点：1.不必为它手动开辟空间、2.不必在不需要的时候立即释放空间、3.mat由两部分组成，矩阵头（矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个
已经很久没有写过博客，原因是有段时间没整Caffe了。今天心血来潮，微调一个网络，结果困难重重。哎，三天打鱼，两天晒网果然不行。废话少说，直接上干货。 首先是我的目的是微调网络，原始训练数据是单通道灰度图，因此微调时输入的数据也必须是单通道灰度图，否则出现以下错误： 我遇到的问题是，我的数据明明已经用opencv把
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2024-09-06 09:33:16
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前一节我们讨论了两种最基本的形态学操作: 腐蚀 (Erosion) 膨胀 (Dilation) 运用这两个基本操作，我们可以实现更高级的形态学变换。这篇文档将会简要介绍OpenCV提供的5种高级形态学操作：如何使用OpenCV函数 morphologyEx 进行形态学操作：
开运算 (Opening)闭运算 (Closing)形态梯度 (Morphologi
边缘检测部分（各算子的内核未写明）：Sobel算子Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子。Sobel()
void cv::Sobel (
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
int dx,
int dy,
int ksize = 3,
double scale = 1,
double delta = 0,
int
#include "highgui.h"#include "cv.h"#include <cvaux.h>int main(int argc, char *argv[]){ const char * filename = "E:\\111.jpg"; // Matlab风格的cvLoadImage 函数的另一种调用 IplImage *img = cvLoadImage(filename,1); if(!img)//载入失败 { fprintf(stderr,"Can not load image %s \n&q
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2012-01-13 10:36:00
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前言在学习opencv的过程中，终会遇到需要把视频转换成图片处理，或者把处理后的图片保存为视频格式的时候。这篇文章中就来看一下如何进行图片和视频之间的相互转换。视频转图片对于这种情况大家应该很熟悉了。因为学习opencv的时候肯定打开过摄像头，比如打开摄像头检测个人脸或者笑脸之类的。在这个过程中，实际就是把摄像头拍摄到的视频转换为一帧一帧的图片连续地进行处理。我们知道，对于打开视频和摄像头，ope
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2024-03-20 23:16:53
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一、Mat与Iplimage Mat<-----> Iplimage ：直接赋值IplImage *iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);
Mat mtx(iplImg); // IplImage* ->Mat 共享数据
// or : Mat mtx = iplImg;
cvReleaseImage(&iplImg);Ipli
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2024-04-11 13:26:27
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文章目录前言简介灰度变化线性变换指数对数直方图直方图均衡化空间滤波低通滤波高通滤波 前言数字图像处理是计算机视觉的基础，许多经典的图像处理方法也在深度学习领域的模型结构设计思路有着借鉴，所以在此归纳学习内容，用简单的语言表达其思想。至于有效的使用经验、方法的原理公式，可以在《数字图像处理》冈萨雷斯版中寻找答案，内容太全面，且很多使用经验直接提供。简介灰度图是图像的基础，由0~255像素值组成，常
真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，则是在记录图像中的每一个点的数值。图像，在标出的镜子区域中你见到的只是一个矩阵，该矩阵包含了所有像素点的强度值。如何获取并存储这些像素值由我们的需求而定，最终在计算机世界里所有图像都可以简化为数值矩以及矩阵信息。IplImage IplI
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2024-05-12 17:19:18
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# Java OpenCV 转灰度图像的实现
## 简介
在本文中，我将向你展示如何使用Java OpenCV库将彩色图像转换为灰度图像。首先，我们将概述整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下表列出了将彩色图像转换为灰度图像的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载彩色图像
原创
2023-12-31 10:03:42
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一、影响图像清晰度的因素 补光光源、光圈、曝光时间和增益。1.补光光源 线阵相机的补光很重要，由于是线阵相机，所以补光区域也应该是线形或矩形的，光线强度要够，光源照射要均匀，一般情况下都采用LED来补光，但LED通常是圆形的光源，不够均匀，中间强度大，周围强度小。当然也可以用多个LED灯组合成线形的光源，但两个灯之间的光线会有叠加，对设计和加工要求很高，而且LED灯的作用距离不能太远，否则光线发散
1、利用Mat来存储数据，避免使用数组等操作//创建一个两行一列的矩阵
cv::Mat mean = (cv::Mat_<float>(2, 1) << 0.77, 0.33);
std::cout() << mean << std::endl;
float a = mean.at<float>(0, 0); //0.77
使用OpenCV进行图像二值化是一个常见的图像处理任务。以下是一个简单的步骤说明，以及相应的Python代码示例。步骤说明：读取图像：首先，使用OpenCV的imread函数读取图像。灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，因为二值化是在灰度图像上进行的。使用cvtColor函数和COLOR_BGR2GRAY转换代码。二值化：使用threshold函数对灰度图像进行二值化。这个函数有两个主要的参数：阈值
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2024-09-30 14:22:28
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文章目录opencv图像像素类型转换与归一化1、为什么对图像像素类型转换与归一化2、在OpenCV中，`convertTo()` 和 `normalize()` 是两个常用的图像处理函数，用于图像像素类型转换和归一化；（1）`convertTo()` 函数用于将一个 `cv::Mat` 对象的像素类型转换为另一种类型。它的基本用法如下：（2）`normalize()` 函数用于将图像的像素值归一
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2024-10-14 10:21:16
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在进行计算机视觉模型训练前，我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本，但是有些深度学习框架中的方法对图像的变化方式可能并不能满足我们的需求，所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有不少帮助的。主要内容如下：图片读取（单通道、三通道）图片修改（剪切、旋转、通道分离）常用的变换（伽马修正、仿射变换）总结开始之前先安装好 Opencv，并导入我们要用到的包： impo
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2024-03-23 10:31:00
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cvtColor函数1.函数原型void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 )This function only supports YUV420 to RGB conversion as of now.2.函数功能cvtcolor()函数是一个颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等
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2024-03-26 16:03:08
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位图转换矢量图软件
[url]ftp://down3:down3@60.190.53.78/soft/100g/[/url]位图转换矢量图软件.rar
1,首先你转换矢量图做什么?
大家都知道矢量图只是记录的图形的路径节点,所以它和位图是有本质的区别的,所以这里所建议的是如果你需要转化的位图是一个颜色信息很丰富(如风景照片,人物照片等,建议还是不要浪费工夫了),您就不
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2024-04-11 13:13:59
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1 概述在第五章，我们学习了图像处理；其中的大多数操作都是对图像增强，修改等；使之成为和源图像类似的全新的图像；比如我们可以用平滑消除图像的噪声，用阈值化得到图像的二值图像，或者缩放图像。在本章中，我们要学习的是图像的变化；是将图像转变为另外一种表达方式；比如使用傅里叶变换，将图像从空域转变为频域；转变之后新图像的每个单独像素表示原始输入图像的频谱分量而不是我们通常所考虑的空间分量。 &
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2024-03-07 18:30:20
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